О курсе
Курс посвящён построению автономных AI-решений, которые выполняют задачи, используют инструменты и взаимодействуют между собой. В центре программы — современные подходы к разработке AI-агентов с применением OpenAI Agents SDK, CrewAI, LangGraph, AutoGen и Model Context Protocol (MCP). Материал выстроен от базовых принципов agentic AI и LLM workflows к более сложным multi-agent системам, где несколько агентов работают как единая архитектура.
Программа разделена на шесть недель. Первая неделя знакомит с основами agentic AI, настройкой среды разработки, паттернами проектирования LLM workflows и оркестрацией нескольких моделей. Вторая неделя посвящена OpenAI Agents SDK, асинхронному Python, созданию агентов для продаж и исследовательских pipeline. Третья неделя рассматривает фреймворк CrewAI, включая мультиагентные системы финансовых исследований и разработку собственных инструментов.
Четвёртая неделя посвящена LangGraph: графовой архитектуре, управлению состоянием, checkpointing, tool calling и интеграции с Playwright для веб-автоматизации. Пятая неделя охватывает Microsoft AutoGen, включая Agent Chat, AutoGen Core, распределённые коммуникации и создание автономных агентов. Шестая неделя посвящена MCP: hosts, clients, servers, созданию собственного MCP-сервера, интеграции API и запуску торговой системы с несколькими агентами.
В курсе заявлено 130 лекций, более 17 часов видео и примерно 6 недель обучения. Среди практических проектов — Career Digital Twin, SDR Agent, Deep Research, Stock Picker Agent, инженерная команда из нескольких агентов, браузерный оператор, Agent Creator и финальный проект с несколькими агентами, MCP-серверами и большим набором инструментов. Язык курса — английский, с английскими субтитрами.
Что рассматривается в программе
- Рассматриваются принципы проектирования agentic AI-систем
- Разбирается работа с OpenAI Agents SDK, CrewAI, LangGraph и AutoGen
- Изучается подключение инструментов и Model Context Protocol (MCP)
- Рассматривается организация взаимодействия между агентами
- Разбираются LLM workflows и оркестрация нескольких моделей
- Практикуется создание multi-agent систем и автономных агентов
Кому может быть полезен курс
- Разработчикам, интересующимся созданием AI-агентов и multi-agent систем
- Специалистам, уже работающим с Python и LLM
- AI-энтузиастам, которые хотят глубже разобраться в agentic AI
- Новичкам, готовым последовательно изучать тему AI-агентов
Вопросы о программе
Какие фреймворки рассматриваются в курсе?
В программе рассматриваются OpenAI Agents SDK, CrewAI, LangGraph, AutoGen и Model Context Protocol (MCP).
Сколько практических проектов включено в курс?
Заявлено восемь практических проектов, среди которых Career Digital Twin, SDR Agent, Deep Research, Stock Picker Agent, инженерная команда из нескольких агентов, браузерный оператор, Agent Creator и финальный проект с несколькими агентами и MCP-серверами.
На каком языке ведётся курс?
Курс на английском языке, предусмотрены английские субтитры.
Какова продолжительность курса?
Заявлено 130 лекций, более 17 часов видео и программа примерно на 6 недель.